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贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
研究论文 使用科普兰混合方法确定建筑行业可持续供应链发展的关键参数的优先顺序 A
研究文章 使用科普兰混合方法优先考虑建筑行业可持续供应链发展的关键参数 Attaollah Shirazi a。Hossein Mohammadi Dolat-Abadi a，*。Jaber Dehghani b。Mahnaz Asgari Sooran ca 伊朗德黑兰大学法拉比学院工程学院、工业工程学院 b 伊朗德黑兰伊朗科技大学管理、经济与进步工程系 c 密苏里科技大学工程管理与系统工程系，罗拉，美国 收到日期：2024 年 5 月 29 日/修订日期：2024 年 9 月 27 日/接受日期：2024 年 10 月 8 日/在线发表日期：2024 年 10 月 18 日 摘要 在过去的几十年里，可持续性在地方、地区和国家层面引起了广泛关注。建筑业是主要领域之一，由于其活动性质，确定其关键供应链参数的优先次序和确定其关键供应链参数是可持续发展计划的核心要素。本文使用基于 BWM、AHP、SWARA 开发的混合模型研究了经济、社会和环境指标，以确定和确定该领域的重要参数的优先次序。根据 21 个不同指标在可持续发展进程中的作用，用李克特量表对其进行了分析。标准权重是通过对 10 位研究兴趣为可持续性和供应链管理的学术和工业专家的调查得出的。科普兰方法已用于整合三个模型的输出并得出最终结果。结果表明，从经济角度来看，“技术经济评估”，在社会方面“员工健康和安全”，以及在环境方面“在供应链中开发绿色技术”分别在科普兰方法中获得了最高的最终显着分数。所提出的模型有望帮助行业专家和管理人员确定建筑业供应链的关键可持续参数，并据此设定可持续发展目标。
镜像疗法对运动功能，平衡，单方面忽略和步态参数的影响
摘要简介：中风是与肌肉张力受损，失衡，内部之间和单方面忽视有关的一般人群中最常见的神经系统疾病。物理疗法在治疗中风患者中发挥了重要作用。在许多治疗方法中，镜像疗法已用于治疗中风患者。镜像治疗（MT）是一种简单，低成本和基于证据的中风康复方法。mt的作品是创造幻觉和激活运动皮层的镜像神经元的原理，从而增强了神经可塑性。关键字：镜像疗法，中风，步态，平衡，单方面忽视，运动功能引入中风是第二大死亡原因，也是全球残疾的第三大原因。1根据世界卫生组织（WHO）中风被定义为“一种临床综合征，该综合征由迅速发展的局灶性临床迹象（或在昏迷中）的局灶性症状（或在昏迷中）干扰持续24小时以上或导致死亡的临床症状（或全球性疾病，但没有血管起源的明显原因”。2年龄，性别和种族是中风不变的风险因素，因为其他可改变的风险因素，例如高血压，饮酒，吸烟，肥胖。3中，一个人遭受了自愿控制的降低，无法进行下肢和上肢的各种活动。它主要引起半身体瘫痪，伴随着或没有感觉＆
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
47 FTW/CC 主题：禁区 1. 帕拉莫
机构地址 Whiskey River Saloon 125 E. Concho Ave 4。根据通过拉夫林空军基地 (LAFB) 武装部队纪律控制委员会获得的信息，上述机构和区域被列为禁区。设立禁区是指挥部的一项职能，用于帮助维护被分配和/或位于 LAFB 的武装部队人员的健康、安全、福利、士气和纪律，依据 2006 年 7 月 27 日颁布的 AFJI 31-213《武装部队纪律控制委员会和设施外联络与行动》中所载的权力。5.第 47 飞行训练联队指挥官已将禁区扩大到位于圣安东尼奥市和圣安吉洛市的禁区，这些禁区是根据通过圣安东尼奥联合基地 (JBSA) 和古德菲洛空军基地的武装部队纪律控制委员会获得的信息而设立的。
参数增强收入核心策略
* 超过 1 年的期间按年计算。成立日期：2013 年 8 月 1 日。模型回报来源：Parametric、FactSet Research Systems、Morningstar。CEFA 图表来源：Parametric、Morningstar® 截至 2024 年 9 月 30 日。CEFA 模型表现为假设，仅供说明之用。它并不反映实际投资者的结果，不应依赖它来做出投资决策。模型表现以扣除费用（35 个基点）和估计交易成本后的毛利和净额呈现，并反映收益的再投资。少于一年的期间的表现尚未按年计算。此信息是对此处随附的 GIPS 合规演示文稿的补充。提供指数是为了比较。不可能直接投资于不受管理且不反映费用或开支扣除额的指数。所有投资都面临损失风险。有关更多信息，请参阅披露。
文章 可重复使用火箭发动机应用的涡轮泵参数建模和可靠性评估
摘要：现代可重复使用发射器的发展，例如采用 LOX/LCH4 Prometheus 发动机的 Themis 项目、采用 LOX/LH2 RSR2 发动机的可重复使用 VTVL 发射器第一级演示器的 CALLISTO 以及采用 Merlin 1D 发动机的 SpaceX 猎鹰 9 号，都凸显了对先进控制算法的需求，以确保发动机的可靠运行。这些发动机的多次重启能力对节流阀提出了额外的要求，需要扩展控制器有效性域，以便在各种操作状态下安全地实现低推力水平。这种能力也增加了部件故障的风险，尤其是当发动机参数随着任务概况而变化时。为了解决这个问题，我们的研究使用多物理系统级建模和仿真，特别关注涡轮泵部件，评估了可重复使用火箭发动机 (RRE) 及其子部件在不同故障模式下的动态可靠性。使用 EcosimPro-ESPSS 软件（版本 6.4.34）进行的瞬态条件建模和性能分析表明，涡轮泵组件在标称条件下保持高可靠性，涡轮叶片即使在变化的热负荷和机械负荷下也表现出显著的疲劳寿命。此外，提出的预测模型估计了关键部件的剩余使用寿命，为提高可重复使用火箭发动机中涡轮泵的寿命和可靠性提供了宝贵的见解。本研究采用确定性、热相关结构模拟，关键控制目标包括燃烧室压力和混合比的最终状态跟踪以及操作约束的验证，以 LUMEN 演示发动机和 LE-5B-2 发动机为例。
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1。简介智能制造技术可以提高生产率，而不会损害产品的质量。机器学习，物联网，大数据分析，CNC机器和添加剂制造技术是新兴技术[1，2，3]。随着上述技术的使用而增加了生产水平。行业4.0专注于基于机器固定的传感系统的信息技术[4]。CNC转动是一种减去制造过程，它利用计算机控制的（CNC）车床来创建精确的圆柱零件。将金属棒汤料固定在旋转的Chuck中，CNC程序指示单点切割工具沿着各个轴移动，并通过减去材料来塑造工件，直到达到所需的形式。此过程允许创建复杂的功能，例如锥形轮廓，凹槽和线程，所有这些都具有很高的精度和可重复性，可在汽车，航空航天，电子和其他行业之间创建各种组件。
引用本文：Boroushak N.、H. Khoshnoodi、M. Rostami (2024) 评估头部和颈部方向对跆拳道头部损伤参数的影响
对头部、颈部或面部造成严重的生物力学影响（Pieter 等人，2012 年）。一些与格斗运动和武术中头部损伤和运动相关脑震荡的生物力学相关的现代研究为头部损伤的机制提供了见解（Fife，2010 年）。研究发现，脑损伤是由头部和颈部的线性和旋转加速度引起的（Schmitt、Niederer、Muser 和 Walz，2019 年）。此外，已经确定冲击力参数是造成颅骨损伤的原因7。旋转加速度被认为会造成局灶性和弥漫性脑损伤，而线性加速度会造成局灶性脑损伤（Schmitt 等人，2019 年）。HIC 和韦恩州耐受曲线显示的大多数头部损伤的性质都可以由这些加速度来解释（Schmitt 等人，2019 年）。 Boroushak 等人指出，4656 中的旋转加速度和线性加速度